这里分享一份刚出炉的 Ramp interview 面经，岗位是 Data Analyst。
我是 2025 年 11 月拿到 Ramp Data Analyst offer 的候选人，之前在一家 Fintech 公司做了两年数据分析，主要负责支出优化和用户行为分析相关工作。
整个 Ramp interview 流程从投简历到签下书面 offer 大约三周，节奏非常快，但整体压力不小。和很多人的反馈一致，Ramp 的 Data Analyst 面试并不是单纯考 SQL 熟不熟，而是非常强调业务理解、数据分析如何支持决策，以及你是否能真正站在产品和业务的视角思考问题。
时间线记录（真实日程）
- 2025-11-05：LinkedIn 投简历，当天晚上收到 Recruiter 邮件，约 HR 筛选
- 2025-11-07：HR 电话筛（15 分钟）
- 2025-11-12：Hiring Manager 面试（50 分钟）
- 2025-11-18：Technical Screen（60 分钟，SQL + 产品分析）
- 2025-11-25 & 11-26：Virtual Onsite
- Data Challenge（90 分钟）
- 两轮团队面
- 一轮 Culture Fit
- 2025-12-02：收到 verbal offer
- 2025-12-05：签署书面 offer
HR / Recruiter 电话筛（15 分钟）
这一轮非常快，Recruiter 很友好，基本就是确认背景和动机。
主要问题包括：
- 30 秒自我介绍
我重点讲了 Fintech 背景、支出优化项目，以及为什么对 Ramp 这种以节省成本为核心价值的产品感兴趣。 - Why Ramp
我的回答主要围绕 Ramp 的核心卖点展开，比如帮助客户降低支出比例、自动化月结流程等，同时结合了我之前在工作中做过的报销流程优化项目，强调我想把类似的经验放到更大的平台上。 - 简单聊了一下薪资预期和入职时间
在结尾我反问了一下数据团队目前最大的挑战，她提到一个关键词：如何把数据洞察规模化，让更多非数据背景的同学也能直接用得上。
Hiring Manager 面（50 分钟）
1. 项目深挖：从数据到业务结果
这一轮面试官是数据团队的负责人，问题几乎全部围绕我简历里的项目展开，而且追问非常细。
主要关注点包括：
- 核心指标如何定义
在我提到的报销流程优化项目中，我把指标分成了 primary 和 secondary。primary 是报销周期是否缩短，secondary 是合规率是否提升，以及是否减少了人工审核负担。 - 异常数据如何处理
面试官比较在意我是否理解数据背后的业务。我举例说明，通常会先用分位数或 IQR 找异常值，再结合具体 vendor 或部门做人工核查，而不是直接机械剔除。 - 最终业务影响
他多次追问分析结果是否真的改变了决策，例如是否节省了多少人力时间，或者是否推动了产品或流程上的改动。
2. 行为题：用数据影响决策的经历
问题是描述一次你如何用数据影响产品决策。
我用比较完整的 STAR 结构回答，从用户留存下降的问题出发，通过 cohort 分析发现用户在某个关键节点缺少提醒，最终推动产品上线相应功能。结果是留存率有明显提升。
3. 简单业务 Case
还有一道偏 case 的问题：
如果 Ramp 上线一个新的费用自动分类功能，你会如何衡量它对用户留存的影响。
我的回答思路是：
- 明确定义核心指标，比如 30 天留存
- 设置辅助指标，如报销提交率、分类错误率
- 设计 A/B 测试，控制公司规模、行业等混杂因素
- 设置 guardrail 指标，确保用户体验没有被破坏
Technical Screen（60 分钟）
1. SQL 面试题（业务场景）
这一轮是典型的 Ramp 风格 SQL 面试。面试官直接在 CoderPad 上给出业务背景，而不是算法题。
题目大致是：
给定交易表和部门表，计算每个部门的月度支出环比增长率，并找出增长率下降最多的前三个部门。
我当时的解题思路是：
- 先按部门和月份聚合支出
- 使用 window function 计算上一个月的支出
- 计算环比变化率并排序
事后复盘的 SQL 代码如下：
WITH monthly_spend AS (
SELECT
d.department_name,
DATE_TRUNC('month', t.transaction_date) AS month,
SUM(t.amount) AS total_spend
FROM transactions t
JOIN departments d
ON t.department_id = d.department_id
GROUP BY d.department_name, month
),
lagged AS (
SELECT
department_name,
month,
total_spend,
LAG(total_spend) OVER (
PARTITION BY department_name
ORDER BY month
) AS prev_spend
FROM monthly_spend
)
SELECT
department_name,
month,
ROUND(
(total_spend - prev_spend) / prev_spend * 100,
2
) AS mom_growth_pct
FROM lagged
WHERE prev_spend IS NOT NULL
ORDER BY mom_growth_pct ASC
LIMIT 3;
2. 产品 / 实验分析问题
SQL 之后紧接着是产品分析问题，例如：
如何设计 A/B 测试评估新的报销提醒功能对合规率的影响。
面试官重点关注的不是统计公式，而是：
- 假设是否清晰
- 指标是否与业务目标一致
- 是否考虑了样本量、偏差和潜在副作用
Virtual Onsite（核心环节）
1. Data Challenge（90 分钟）
这是整个流程里最有挑战的一轮。
给了一个接近真实业务的数据集（CSV，约十万行交易记录），要求在限定时间内完成分析，并最后做一个简短 presentation。
我的整体步骤是：
- 快速 EDA，了解 category、vendor、部门的分布
- 按部门和 vendor 做异常检测
- 结合时间维度，观察支出趋势变化
2. 关键洞察与业务建议
最终我给出的核心发现是：
某个部门在特定 vendor 上的支出同比增长非常明显，可能与合同价格调整有关。
基于这个发现，我给出的建议是触发重新谈判，并估算了潜在的节省空间。
在 presentation 阶段，面试官反复强调的一点是：
不要只停留在分析本身，而是要明确下一步可以采取什么业务行动。
3. 其他轮次：团队与文化
剩下的几轮主要集中在跨团队协作和文化契合度上。
讨论内容包括：
- 如何和产品、工程同学合作
- 在资源有限的情况下如何 prioritization
- 是否适应 Ramp 相对扁平、强调 ownership 的团队文化
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